Proyecto: Identidades, experiencias y discursos sociales en conflicto en torno a la pandemia y la pospandemia: un estudio multidimensional sobre las incertidumbres, odios, solidaridades, cuidados y expectativas desiguales en todas las regiones de Argentina

Informe de Registro: Relevamiento en Twitter

Síntesis del relevamiento

● Del lunes 5 al domingo 11 de abril de 2021.

● Software: API Twitter Standard (144 campos de metadata)

● Parámetros de bùsqueda: 363 keywords

● Universo total de tweets relevados 1.392.261

Criterios para la confección de la muestra de relevamiento

Entre el 5 y el 11 de abril de 2021 se realizó un relevamiento en Twitter para la obtención de un archivo

de análisis (dataset1). Para su obtención se utilizó la API Twitter Standard a través del lenguaje de

programación R. El procedimiento consistió en definir un conjunto de palabras-clave identificadas

durante una exploración previa realizada en conjunto con los equipos integrantes de las sub-redes

temáticas del proyecto marco y de una reconstrucción de constelaciones de significantes que permitieran

identificar zonas de interacción y campos semánticos asociados a ellos. A partir de estos parámetros

se obtuvo un conjunto extenso de tweets y la metadata2 asociada a ellos (referencia a usuarios, cantidad

de interacciones, etc.) distribuida en 144 campos por tweet.

El presente informe tiene el objetivo exclusivo de ofrecer una primera aproximación descriptiva y general

del archivo obtenido. No obstante ello, el gran volumen de información obtenida requiere de una serie

de operaciones de filtrado y selección que involucran, en sí mismas, decisiones analíticas.

El presente informe presentará la información organizada en tres ejes (datasets). El conjunto de cada

dataset de relevamiento está constituido por tweets originales y retweets asociados, que permite inteligir

1 Llamamos dataset a una unidad compuesta de tweets y los metadatos que los acompañan, constituida por

aquellos tweets que responden a los criterios de indagación particular elaborados para este estudio en función de

una reconstrucción preliminar y tentativa de proto-formaciones discursivas. 2 Llamamos “metadata” a las piezas de información que acompañan a un dato obtenido a través de la API de

Twitter. Cada unidad/ tweet ofrece además del vínculo a su texto, información relativa a las dimensiones

comunicacionales prácticas que se organiza en 144 campos (e.g. nombre de usuario, “biografía” referida, imagen

de perfil, coordenadas temporales y espaciales, cantidad de interacciones asociadas, cantidad de retweets,

fuentes de la información compartida, proveniencia de las imágenes vinculadas, links, etc.), etc.

la capacidad de llegada y expansión de los enunciados originales. Este tipo de interacción es el

instrumento principal para dimensionar sus alcances y repercusión y para identificar las conexiones a

partir de las cuales reconstruir comunidades interpretativas. Es de destacar que este horizonte general

constituye el punto de llegada de un trabajo de análisis cualitativo para el que el informe aquí presentado

constituye apenas un punto de partida.

En este informe se presentan los primeros resultados descriptivos. Para esto, sobre cada dataset se

realizó un análisis automatizado de bigdata a fin descomponer esos bloques de información de alto

volumen, en unidades más pequeñas con el objetivo de identificar significantes reiterados y prácticas de

interacción que nos permitan reconocer tweets destacados por su nivel de replicación, así como los

perfiles de usuarios que funcionan como puntos de condensación dentro de cada constelación de

interacciones. En etapas posteriores, estos elementos nos permitirán establecer comunidades

interpretativas y analizar algunos cruces y relaciones entre prácticas comunicacionales y campos

semánticos.

Contexto

En este apartado mencionamos algunos acontecimientos que sucedieron durante la semana de rastreo

(5/4 al 11/4) que nos resultan relevantes para comprender los sentidos que más fuertemente circularon

en ese período.

○ Anterior al 05.04. “Vacunatorio Vip” y renuncia del ministro de salud de la nación.

○ Anterior al 0./04. El Gobierno adelantó que no habrá vuelos de repatriación para los

argentinos que salieron de la Argentina por turismo.

○ Anterior al 05/04. Circulan noticias de argentinos que se van a vivir al extranjero para

“vivir mejor”.

○ Anterior al 05/04. Docentes señalan que los casos de contagio en las escuelas están

creciendo.

○ 05.04. A raíz de la comprobada circulación de la variante Manaos del COVID, Axel

Kicillof comienza a hablar de la necesidad de nuevas medidas de prevención como la

restricción de la circulación.

○ 05.05. La muestra de contagios confirmados de turistas que volvieron de sus vacaciones

durante Semana Santa a la Ciudad de Buenos Aires tomada en Costa Salguero fue del

4%. Porcentaje, similar a los de las semanas anteriores.

○ 06.04. Hay consenso sobre la llegada de la “segunda ola” y comienza a haber picos de

contagios de más de 20.000 casos.

○ 06.04. Amado Boudou dará un taller en la UBA sobre lawfare y desinformación.

○ 06.04. La mesa nacional de Juntos por el Cambio lanza un comunicado en el que se

opone a nuevas medidas restrictivas. Comienza el diálogo entre Nación, Buenos Aires

y CABA sobre este tema.

○ 06.04. Martín Guzmán viaja a negociar la deuda externa con el FMI.

○ 07.04 Los ministros de educación de todo el país declaran que las escuelas no son

focos de contagio.

○ 07.04 Argentina busca comprar la vacuna cubana Soberana 02 a partir de mayo.

○ 07.04. El presidente dice que le sugirió a Larreta vacunar en CABA a través de PAMI.

○ 07.04. Devuelven el control de los hoteles y otras 30 propiedades a Cristina Kirchner y

a sus hijos

○ 08.04. El presidente anuncia nuevas medidas sobre la circulación: se suspende la

circulación entre las 00:00 y las 06:00, se restringen las reuniones y los restaurantes y

bares deberán cerrar a las 23:00.

○ 08.04. Exfuncionarios nacionales como Nicolás Caputo se oponen a pagar el aporte a

las grandes fortunas.

○ 08.04. El gobierno bonaerense suspende las vacunaciones en el Estadio Único de La

Plata por un partido de fútbol de la Copa Argentina.

○ 09.04. Importante manifestación en la avenida 9 de Julio del movimiento piquetero y de

desocupados y partidos de izquierda en protesta ante el gobierno nacional por la crisis

económica.

○ 10.04. El gobierno nacional presenta propuesta para aplazar las elecciones PASO.

○ 10.04. Se anuncia que el gobierno porteño saldrá a comprar vacunas.

○ 11.04. Los contagios diarios crecen y miembros del sistema de salud del AMBA señalan

que se está llegando al límite de ocupación de camas.

Datos Globales

Dataset-1: Indicadores del subconjunto asociado a las medidas sanitarias y sus consecuencias.

1. Parámetros de registro Para el establecimiento de este archivo se estableció un sub-conjunto de 107 significantes que condensan categorías nativas y funcionan como indicadores de prácticas discursivas que involucran modos del debate social en torno a las políticas sanitarias relativas a la pandemia, las expresiones asociadas al campo de la ciencia y la salud, las medidas de restricción de la circulación, las identificaciones o antagonizaciones asociadas a ello.3 A partir de estas categorías se operó el filtrado del volumen de producción-circulación de tweets en el espacio nacional, durante el período relevado con el objeto de consolidar un sub-archivo de gran extensión (dataset-1), que ofrezca unas primeras coordenadas masivas de los discursos y prácticas comunicacionales desplegados en esta red social.

Descripción del dataset

2.a Volumen de tweets

Esa primera operación de filtrado global arrojó un volumen de 565.254 tweets (incluyendo retweets) con

participación de 288.218 perfiles de usuarios. Esto supone un promedio de 1.9 tweets por perfil/usuario

dentro de este dataset-1. Como puede observarse el volumen diario referido a esta primera constelación

de significantes, presenta una oscilación importante y no parece comportarse de acuerdo a los

acontecimientos aparentemente más significativos de la agenda política en esta materia. Así se advierte

el día 8 de abril, fecha en que el Poder Ejecutivo realizó anuncios de restricciones que aparecen con un

volumen importante de circulación pero no de manera especialmente destacada en el conjunto.

Fecha Número de tweets

3 Parametros de recolección DATASET-1: coronavirus, COVID 19, pandemia, pospandemia, nueva normalidad, distanciamiento, ASPO, DISPO, cerco sanitario, fase, protocolo, segunda ola, tercera ola, tsunami, bioseguridad, aislamiento, cuarentena, circulación, Restricciones, toque de queda, contacto estrecho, internaciones, muertes, contagio, contagiarse, contagiado, cierren todo, abran todo, #quedateencasa, #mequedoencasa, #mejorencasa, #CierrenTodo, #AbranTodo, encierro, desobediencia civil, estado de sitio, libertad responsable, fiestas clandestinas, lucha por la vida, epidemia, zoonosis, murciélago, Wuhan, actividades esenciales, trabajadores esenciales, inoculación, virus, vacuna, vacuna rusa, vacuna china, vacuna india, vacuna cubana, campaña vacunación, turnos vacunación, protección, vacunatorio vip, debajo mesa, vacunagate, vacunas de privilegio, bioseguridad, peste, gripe, fiebre, cepa, Manaos, cepa británica, tapabocas, barbijo, alcohol, respiradores, testeo, PCR, antígenos, epidemiólogo, médica del pueblo, Sputnik V, Moderna, Johnson, AstraZeneca, Novavax, Covishield, Soberana, Lancet, científicos, científicxs, científicas, universitarios, universitarias, universitarix, becarixs, becarios, becarias, experto, expertx, experta, ciencia, ciencias salud, descubrimiento científico, retroviral, antivirus, ANMAT, Gamaleia, focos de contagio, cuídate, nos cuidamos, encerrarnos, IFE, ATP, Repro

05/04/2021 30930

06/04/2021 57484

07/04/2021 65673

08/04/2021 83365

09/04/2021 84316

10/04/2021 75625

11/04/2021 121461

Tabla 1: cantidad de tweets por día.

2. b Tweets con mayor circulación e impacto

En el subconjunto identificado como dataset-1, se realizó un filtrado para identificar los 20 tweets con

mayor volumen de interacción. Es de destacar que desde una perspectiva materialista como la aquí

propuesta, las interacciones indican incidencia pero no son susceptibles de valoración interpretativa o

aprobación de su contenido. Sin embargo, sí permiten dimensionar la incidencia en un espacio

conversacional.

Tomando como criterio general la selección de los tweets con mayor incidencia, se advierte una

oscilación importante: sólo dos tweets reciben arriba de 40.000 interacciones, 3 arriba de 20.000, 9 arriba

de 10.000 y 5 entre 7.000 y 9.999.

A continuación se presentan los 20 tweets con mayor número de interacciones del dataset-1, delimitado

a partir del sub-conjunto de categorías arriba indicadas.

Usuario Tweet Link al tweet Interacciones

totales

1 mateotraglia Que cepa del covid sos según tu signo https://twitter.com/mateotr

aglia/status/138030626032

3540995

56267

2 sepomark Prohibir el transporte público para trabajadores

no esenciales en un país que tiene 42% de

pobreza y una enorme proporción de sus

trabajadores en negro es una medida que sólo

puede ocurrírsele a funcionarios que se mueven

con chofer todos los días.

https://twitter.com/sepomar

k/status/13799730268428

24705

43492

3 Abiialfonso_ Lo único positivo que le veo al encierro es que

voy a dejar de gastar plata

https://twitter.com/Abiialfon

so_/status/137980442826

6528776

26713

4 alferdez Quiero agradecer a la Federación Rusa, y sobre

todo al señor presidente Vladimir Putin, el

llamado para interesarse por mi estado de salud.

También agradezco su compromiso de seguir

avanzando en el suministro de Sputnik V para

nuestra querida Argentina.

https://twitter.com/alferdez/

status/1379149513080852

480

25149

5 luprevi Si te dicen que el barbijo no importa, vos alejate

mucho y déjatelo puesto. 40 años.

https://t.co/2rMHOHqw81

https://twitter.com/luprevi/s

tatus/13810618992704307

26

22503

6 florenciarietto Prohibir a la ciudadanía salir a la calle de 23 a 6

es una medida inconstitucional. Si quiere toque

de queda @alferdez declare el estadio (sic) de

sitio y pague las consecuencias, sino prepárese

para la judicialización de la medida.

https://twitter.com/florencia

rietto/status/13800030306

32960000

14666

7 mariacarambul

a

Muy bien puesto ese barbijo, Milo Ventimiglia

👏👏 https://t.co/BRFSeUDYAv

https://twitter.com/mariacar

ambula/status/138022879

3449779203

14637

8 PapoMcArg Se me parte la cabeza de dolor y por la noche

vuelo de fiebre peeeeero:

2 cifras, no les puedo explicar la felicidad que

siento. #roadto90 https://t.co/Bwlkcalxai

https://twitter.com/PapoMc

Arg/status/1380520829281

312775

14094

9 DeathAndChor

is

UN DÍA EN LA VIDA DE UN BRASILEÑO SE

LEVANTA SE COME 7 CON ALEMANIA

DESTITUYE A LA PRESIDENTA VOTA UN NAZI

NO HACE UN PINGO CONTRA EL VIRUS

METE 37 CEPAS DIFERENTES LIQUIDA

MEDIO CONTINENTE NOS GANA 3 A 0 OTRA

FINAL DE COPA AMÉRICA Y SE VA A DORMIR

https://twitter.com/DeathAn

dChoris/status/137990735

9208787972

13802

10 AleKoser Las vacunas las tendría que comprar

directamente Farmacity que cuando empezó la

pandemia escondió el alcohol en gel.

https://twitter.com/AleKose

r/status/137981211279774

1058

13556

11 madorni Escuchando a la Ministra de Salud de la Nación

Carla Vizzotti diciendo que desde el comienzo de

la pandemia hicieron todo como debían hacerlo

me da ganas de romper el tv. Fin.

https://twitter.com/madorni/

status/1381072979577167

872

13553

12 AgustinLaje Este gobierno se está esforzando por multiplicar

la pobreza en el país. Te quiebran para después

volverte dependiente de ellos. Esa es la jugada.

Tu trabajo es ESENCIAL si te da de comer a vos

y a tu familia. Mucha gente ya se plantea una

desobediencia civil legítima.

https://twitter.com/AgustinL

aje/status/1380512783771

521025

11846

13 mariaaagm Coges como te pones el barbijo https://twitter.com/mariaaa

gm/status/1380568063054

073856

10169

14 Sir_Mathius 🚨 URGENTE 🚨 Confirmado: El virus no

tiene mutación santiagueña

https://t.co/aqDDDLdIIg

https://twitter.com/Sir_Mat

hius/status/137981969647

2621056

10046

15 abusabina Pfizer confirmó que le ofreció a Argentina,

15Millones de vacunas a U$2, el gobierno las

rechazó y pagó U$10 a Rusia por cada vacuna.

Hablame de hacer negocios con la salud de la

gente (A. Leuco)

https://twitter.com/abusabi

na/status/1381107380721

745927

9639

16 sol__despeina

da

Una fiebre re mil sostenida en 38, dolor de

cabeza, retro-ocular, de cuerpo en general. Me

quiero arrancar las piernas porque me duelen un

montón. Transpiro y a la hora tiemblo de frío.

Hace 4 días no tengo hambre. Usen el barbijo

todo el tiempo, la distancia, lávense las manos..

https://twitter.com/sol__de

speinada/status/13795509

52559149060

9500

17 PatoBullrich La economía se vuelve a resentir y el gobierno

no ayuda a quienes ya sufren la segunda ola de

la hiper recesión. Expliquen por qué no

compraron la vacuna de Pfizer, pero sí 4 millones

de la China, que inmuniza a medias. ¿A esto

llaman cuidar a los argentinos?

https://twitter.com/PatoBull

rich/status/138158702072

0525313

8943

18 atlanticsurff Mientras no podes juntarte con mas de 10

personas y tenes que cerrar tu bar y restaurante

a las 11 de la noche, Manzur y el Kirchnerismo

hacen una fiesta en Tucumán sin respetar ningún

protocolo, pero esto los medios comprados por el

Oficialismo no te lo muestran.

Gusanos. https://t.co/PaJxJpBYtd

https://twitter.com/atlantics

urff/status/1381352647878

451202

8598

19 GuilleHD Mis abuelos teniendo las 2 dosis están con covid

actualmente y tienen la vacuna #Sinovac lo más

grabe qué sintieron fue dolor de cabeza por 2

días pero ahora están bien. Era súper

desconfiado de las vacunas pero sirven, esta

semana reciben el alta medica.

https://twitter.com/GuilleH

D/status/13812617958479

87200

8328

20 babyaetcheco

par

Hay alguien menos esencial que un presidente

que rechaza 15 millones de vacunas de Pfizer a

2 dólares cada una en plena pandemia. Los

leo.

https://twitter.com/babyaet

checopar/status/13813766

45530066949

7844

Tabla 2: Primeros 20 tweets destacados,

ordenados por cantidad de interacciones recibidas.

Descripción cuantitativa de contenido de los tweets con mayor impacto

En términos de su contenido, se advierte una primacía de expresiones de disconformidad general con

respecto a las medidas sanitarias adoptadas (8 tweets que oscilan entre 43.492 y 7.844 interacciones).

Se trata en general de un registro que trasciende la lógica de esta red y que se encuentra fuertemente

articulado con la discursividad mediática, particularmente con el tono de denuncia. De hecho, en muchos

casos los mensajes se encuentran asociados a perfiles de usuarios reconocibles como referentes

políticos o mediáticos por fuera de su participación en esta red social. No obstante, difícilmente pueda

afirmarse que se trata de figuras públicas cuyas “identidades” toman forma y existen plenamente “por

fuera” de la lógica comunicacional de las redes. Por el contrario, en muchos casos la dinámica de

perfilamiento de sus imágenes públicas y del lugar de enunciación que ocupan en un espectro político o

ideológico, supone un proceso híbrido en que confluyen lógicas diversas y en gran medida, la

composición misma del semblante público resulta inseparable de su incidencia en Twitter. En ciertos

casos, puede decirse que determinadxs referentes adquieren relevancia en ámbitos externos a las redes

sociales justamente por la magnitud de interacciones que reciben sus perfiles dentro de ellas cuando

parecen lograr "captar" o terminar de cuajar ciertas sensibilidades y decires que van tomando forma en

el flujo digital. Esto resulta interesante como puntapié para posteriores investigaciones dedicadas a

pensar la gravitación de las redes, y especialmente Twitter, no sólo en la agenda del debate público sino

en los estilos y formas enunciativas beligerantes, las modulaciones conversacionales, etc. en los que

pueden rastrearse huellas propias de este registro, proyectadas sobre otros ámbitos comunicacionales

de la vida social.

En segundo lugar, se ubican las expresiones que toman a la pandemia como una circunstancia

contextual a propósito de la cual pueden realizarse comentarios de otra naturaleza, que en su mayoría

recogen formatos típicos del registro discursivo de esta red (7 tweets que oscilan entre 56.267 y 10.046).

Este tipo de tweets ofrece un material especialmente interesante para indagar procesos de naturalización

y normalización del acontecimiento de la pandemia. En ellos, el material discursivo relativo al campo

semántico de la pandemia se incrusta en otros registros, predominantemente humorísticos, pero también

motivacionales, estigmatizantes, etc.

En un tercer nivel se encuentran las expresiones asociadas a las políticas de vacunación con diversa

valoración (7 con interacciones que oscilan entre 25.149 y 7.844), dentro de este conjunto se destaca

un subconjunto de expresiones críticas, concentradas en la no adquisición de las vacunas provenientes

del laboratorio Pfizer (3 con interacciones que oscilan entre 963 y 7844). En términos generales se trata

de testimonios en primera persona que apuntan a suscitar identificación.

En cuarto lugar se registran algunas interpelaciones asociadas a los cuidados (3 tweets con

interacciones que oscilan entre 22.503 y 8328).

En quinto lugar, se registran expresiones estigmatizantes con retórica humorística en las que la

referencia al campo semántico de la pandemia se incrusta en otro registro, a modo de materia prima

para hablar de otra cosa (2 tweets que oscilan entre 13.802 y 10.046).

b.2 Significantes con mayor frecuencia

Una tercera operación de filtrado del dataset-1 permite identificar los significantes con mayor frecuencia

de aparición. Es de destacar que esta operación de filtrado no es absolutamente automática sino que

supone una articulación entre filtrados automáticos e identificación de significantes que comporten cierta

carga semántica.4

De los primeros 20 significantes con mayor incidencia dentro del dataset-1, que oscilan entre 71.860 y

5828 apariciones totales, resaltan significativamente “covid” y “pandemia”, con más de 60.000

apariciones cada uno y a una distancia mayor a 25.000 menciones con respecto al significante

“cuarentena” que se coloca en tercer lugar en virtud de su magnitud de apariciones.

Como se puede leer en la tabla inserta a continuación, las categorías con mayor incidencia en el volumen

de circulación -filtrado a partir del subconjunto establecido- son en su mayoría directamente asociadas

a las dimensiones estrictamente sanitarias, con la sola excepción de 3 categorías: “IFE” (vinculada a

medidas económicas que se relacionan indirectamente con el campo sanitario), “Viale” (en referencia al

periodista Mauro Viale fallecido esa semana por COVID) y “clandestinas” (referida a las fiestas

organizadas de modo ilegal).

La puesta en relación de esta información con la relativa a los tweets con mayor incidencia, referidos en

el apartado anterior permite advertir un desajuste significativo entre las dos entradas analíticas. Por un

lado, el conjunto de tweets con mayor incidencia (Tabla 2) muestra una tendencial incrustación del

campo semántico de las antagonizaciones políticas sobre el relativo a las medidas sanitarias. En cambio,

el registro global de frecuencia de aparición de significantes permite advertir una preeminencia de

referencias al campo semántico sanitario en el conjunto. Este desajuste entre la intensidad e

interacciones de un número reducido de expresiones con alto impacto y el registro significante masivo

del conjunto, resulta de interés para posteriores análisis.

Significantes Cantidad de

apariciones

1 covid 71860

2 pandemia 64557

3 cuarentena 39251

4 vacunas 37127

5 coronavirus 27979

6 barbijo 25122

7 contagios 20034

8 restricciones 12308

9 ife 12112

4 Se procesan los textos de los tweets eliminando los símbolos, emojis, signos de puntuación, artículos y conectores. Luego se procesan los significantes restantes buscando la cantidad de apariciones de cada uno.

10 pcr 10721

11 cepa 10421

12 pfizer 10252

13 viale 8765

14 clandestinas 8683

15 sputnik 7966

16 tapabocas 6737

17 respiradores 6429

18 quedateencasa 6101

19 distanciamiento 5852

20 sinovac 5828

Tabla 3: 20 significantes principales,

ordenados por cantidad de apariciones.

Dataset-2: Indicadores del subconjunto asociado a las antagonizaciones políticas y afectivas

Parámetros de registro Para el establecimiento de este archivo se definió un sub-conjunto de 193 significantes que condensan categorías nativas y funcionan como indicadores de prácticas discursivas que involucran modos del debate social en torno a las identificaciones políticas (e.g. libertarios, milagro sala, CFK, piqueteros), las antagonizaciones, las identificaciones asociadas a la pertenencia político partidaria o la afinidad ideológica (odiadores, albertítere, kakis, choriplaneros, punitivista, conspiranoicos, argenzuela, feminazi, etc.). Se incluyeron además significantes que funcionan como indicadores de expresiones discursivas con fuerte carga afectiva, estigmatizante o segregacionista y categorías que indican discursos asociados a valores morales o cívicos (korruptos, mamerto, chorra, kretina, choriplaneros, “resistencia civil”, “nos roban”, macrigate, lawfare, etc.). En muchos casos se trata de categorías nativas extraídas a partir de una indagación exploratoria y que constituyen marcas de discusiones que tuvieron lugar en el período relevado (Purita, argenzuela, Soros, Jessy, etc).5

5 Parametros de recolección DATASET-2: precariedad, desigualdad, decencia, indecentes, inmorales,

autoridad moral, corruptos, korrupta, korrupto, corrupción, democracia, autoritarismo, privilegio, derechos, democracia, dictadura, infectadura, antipolítica, terraplanista, negacionista, odiadores, la chorra, juntos por el odio, profetas del odio, juntos por el virus, juntos contagio, desobediencia,

A partir de estas categorías se operó el filtrado del volumen de producción-circulación de tweets en el espacio nacional, durante el período relevado con el objeto de consolidar un sub-archivo de gran extensión (dataset-2) que ofrezca unas primeras coordenadas masivas de los discursos y prácticas comunicacionales desplegados en esta red social.

Descripción del dataset

2.a Volumen de tweets

Esa primera operación de filtrado global arrojó un volumen de 733.549 tweets (incluyendo retweets) con

participación de 165.310 perfiles de usuarios. Esto supone un promedio de 4.4 tweets por perfil/usuario

dentro de este dataset-2.

En relación con los resultados arrojados por el dataset-1, puede advertirse una extensión menor en

función de la cantidad de perfiles involucrados en la actividad relativa a este campo semántico y,

correlativamente, una mayor intensidad de actividad por usuario.

Además, como puede observarse en la tabla 4, el volumen diario referido a esta primera constelación

de significantes presenta una frecuencia alta y relativamente estable en el tiempo, oscilando entre un

máximo de 139.812 y un mínimo de 90.598, con una fuerte excepción del día 05/04.

Fecha Número de tweets

05/04/2021 17201

06/04/2021 90598

kukatrap, patriota, maléfica, Jessy, soberbia, soberbio, albertítere, militantes del odio, militantes de la vida, macrigate, domador de reposeras, mamerto, mariu, kretina, desaparecidos, injusticia, desigualdad, vulnerables, memoria, viva perón, salida es Ezeiza, Ezeiza, choriza, los k, Purita, pandemia macrista, pandemia neoliberal, neoliberales, la grieta es moral, el peor gobierno, albertolastre, conspiranoicos, títere, chetos, oposición, oposición criminal, no salimos mas, argentina potencia, feminazi, abortera, país serio, escribanía, popular, libertad, libertarios, pubertarios, ucr, justicia social, pueblo, feminización, burócratas, autonomía, clase política, diálogo, justicia independiente, soberanía, país soberano, pueblo soberano, bajense los sueldos, renuncien, piqueteros, planeros, choriplaneros, villero, kakis, gorilas, gorrita, nuevo orden mundial, Soros, Bill Gates, 5G, Vacunas con fetos, comunismo, parlamento, anticuarentena, congreso, diputrucho, en qué te has convertido, se robaron todo, un PBI, macrisis, antivacunas, fachos, vamos a resistir, resistencia, ciudadana, resistencia civil, insubordinación, rebelión popular, rebelión ciudadana, solidaridad, indiferencia, seguridad, control, contención, inflación, crisis social, la gente, sectores populares, los humildes, es con todos, es con todes, grabois, boudou, milagro sala, moreno, bolsos de lopez, correo argentino, espionaje macrista, Pepín, mesa judicial, lawfare, periodismo de guerra, destituyente, desestabilizar, oligarcas, moderados, cafierito, ginés, PASO, año electoral, tiene miedo, campaña, punitivismo, punitivista, garantista, garantismo, mérito, meritocracia, villas, negros, bolitas, que se vayan, Cristina, Cristina corazón, tibios, tibies, CFK, alfedez, Francisco, pontifex, Papa, Vaticano, bergoglio, empatía, nos roban, Venezuela, argenzuela, envenenamiento, kurro, grieta, corea del centro, populismo, republica, consenso.

07/04/2021 125615

08/04/2021 139812

09/04/2021 128403

10/04/2021 131199

11/04/2021 100721

Tabla 4: cantidad de tweets por día.

2. b Tweets con mayor circulación e impacto

En el subconjunto identificado como dataset-2 se realizó un filtrado para identificar los 20 tweets con

mayor volumen de interacción. Es de destacar que desde una perspectiva materialista, como la aquí

propuesta, las interacciones indican incidencia pero no son susceptibles de valoración interpretativa o

aprobación de su contenido por parte de quien efectúa un retweet. Sin embargo, sí permiten dimensionar

la incidencia en un espacio conversacional.

Tomando como criterio general la selección de los tweets con mayor incidencia, se advierte una

oscilación importante: el tweet con mayor cantidad de interacciones (105.456) triplica al que le sigue en

orden (33.794). El resto se distribuyen en franjas que van entre 25.975 y 10.090 interacciones recibidas

y un último grupo entre 10.000 y 6.972 interacciones.

A continuación se presentan los 20 tweets con mayor número de interacciones del dataset-2, delimitado

a partir del sub-conjunto de categorías arriba indicadas.

Usuario Tweet Link al tweet Interacci

ones

1 SuperPichon_ -Confiemos en la responsabilidad ciudadana.

-La ciudadanía: https://t.co/dpbFh02FZP

https://twitter.com/SuperPicho

n_/status/1380548435258920

962

105456

2 PatoBullrich Es contradictorio que este domingo voten peruanos y

ecuatorianos en Argentina, pero que el Gobierno no

deje votar a los argentinos en el exterior. Que Máximo

Kirchner pida elecciones para el PJ en PBA, pero

quieran cambiar la fecha de las PASO. La doble vara

del que tiene miedo.

https://twitter.com/PatoBullrich

/status/138091818065113497

9

33794

3 inakiigutierrez El presidente? Gana 400,000$ y vive tranquilo en

Olivos.

Cristina? Gana 1,500,000$ más un retroactivo de

100,000,000$.

Un mozo? 20,000$ y propina.

Los primeros no dejan trabajar al último, ahora

entendés?

https://twitter.com/inakiigutierr

ez/status/1380532456747630

606

25974

4 WolffWaldo Que bueno saber que profesores, alumnos y

graduados de la UBA se expresaron en

disconformidad con la exposición del condenado con

sentencia firme Boudou en la universidad haciendo

apología del delito.

Imprescindible

https://twitter.com/WolffWaldo/

status/1380361306495139848

16052

5 ivancarrino Peor que el Covid es el populismo. Tenía razón Macri. https://twitter.com/ivancarrino/

status/1379921161551806464

16036

6 catabechara República de Córdoba https://t.co/t6hCPoI82x https://twitter.com/catabechara

/status/138048768823565107

6

12429

7 madorni A quiénes cobran planes sociales, subsidios y trabajan

de piqueteros les otorgan absoluta libertad para todo.

A quiénes los mantenemos pagando impuestos, nos

restringen, encierran y limitan. Fin.

https://t.co/GFhquJVMcK

https://twitter.com/madorni/stat

us/1380208851501391883

12223

8 inakiigutierrez Se acuerdan cuando a el presidente de la “igualdad y

la justicia social”le pidieron que se baje el sueldo y dijo

que “no era ético”. Es el mismo que le pide a los

mozos, a los bares y a los restaurants que no trabajen

de 22 a 6.

https://twitter.com/inakiigutierr

ez/status/1379559695317352

448

11626

9 PatoBullrich Desde la Mesa de @juntoscambioar consideramos

que volver a dejar a los ciudadanos sin educación, sin

trabajo y sin libertad no soluciona el fracaso del plan

vacunatorio. Ya probamos la cuarentena eterna.

Es inoportuno discutir sobre temas electorales.

Pensemos en la gente. https://t.co/HsLuyABfDg

https://twitter.com/PatoBullrich

/status/137955410339576217

6

10504

10 xmilianx_ señorita de la plata: hola, me vengo a vacunar, está

abierto?

el seguridad de la entrada: https://t.co/SOvDTIVTPr

https://twitter.com/xmilianx_/st

atus/1379815776685854722

10090

11 E_GonzalezS Mi papá murió de COVID y nunca se vacunó (aunque

le rogué y llegamos a pelear), porque los dichos de un

supuesto médico en FB le generaron dudas en las

vacunas y "prefería esperar". Eso causan al

desinformar, por unos míseros RT. Son unos malditos

buitres. ¡Vacunense! #Sinovac

https://twitter.com/E_Gonzalez

S/status/13812866993183252

55

9420

12 PatoBullrich Felicito a los profesores, graduados y alumnos de la

UBA que se niegan a que nuestra reconocida

Universidad sea refugio del primer vicepresidente de la

Nación condenado por corrupción, cohecho y fraude a

la administración pública.

Firmá la carta abierta

https://t.co/YjTMNhddfl

https://twitter.com/PatoBullrich

/status/138049969404085043

4

9100

13 florenciarietto Mandas a la gendarmería a controlar si los laburantes

tienen el permiso para subirse al tren en Morón pero

no los mandás a La Matanza que el pueblo está

siendo asesinado y robado por los delincuentes.

Farabute.

https://twitter.com/florenciariett

o/status/13805869369481625

63

8936

14 atlanticsurff Paso a decirles que a partir de hoy Cristina Kirchner

pasará a cobrar dos pensiones por $3 millones,

mientras el Gobierno decidió dejar sin trabajo a todos

los empleados de bares y restaurantes. Votaron esta

mugre.

https://twitter.com/atlanticsurff/

status/1380132259324436488

8330

15 inakiigutierrez Se dispuso la liberación de Juan,el marido de Carolina

Píparo. Triunfó la libertad y la razón.

https://twitter.com/inakiigutierr

ez/status/1380257496829419

521

8284

16 BeaDixit Imputaron a Viviana Canosa por difundir el Pánico

Social y por sus dichos de hisopados contaminados, lo

hizo la Defensoría del Pueblo, a través de su titular

Miriam Lewin.

https://twitter.com/BeaDixit/sta

tus/1380657889048727552

8266

17 ssuppo El problema no es Boudou, condenado por la Justicia.

El problema es la UBA, que convierte a un ladrón en

catedrático.

https://twitter.com/ssuppo/stat

us/1379399035270930432

7897

18 joasigh cristina perez cuando lee su documento y dice cristina

https://t.co/qVzB4a5cSX

https://twitter.com/joasigh/stat

us/1379773618981384195

7575

19 WolffWaldo Escuchando relatos impropios de un estado de

derecho en Bariloche de víctimas de la RAM en la

región.

A todos los que preguntan por nuestra seguridad,

gracias.

Algunos que se creen dueños del país nos

escarcharon y amenazaron. Violentos.

Seguimos adelante. https://t.co/Hu63hFwrBJ

https://twitter.com/WolffWaldo/

status/1379888728714452995

7117

20 florenciarietto Tomás posición geopolítica en medio de una

pandemia a favor de Rusia, China, Venezuela y Cuba

pero el que te dona hospitales y te va a conseguir las

vacunas que no conseguiste vos y tu “eje” es el Jefe

del Comando Sur de EEUU. Comunismo al palo

@alferdez y @CFKArgentina

https://twitter.com/florenciariett

o/status/13805383311890882

57

6972

Tabla 5: Primeros 20 tweets destacados,

ordenados por cantidad de interacciones recibidas.

Descripción cuantitativa de contenido de los tweets con mayor impacto

En términos de su contenido se advierte una primacía significativa de referencias asociadas a valores:

en primer lugar se ubican las referencias más directas a valores cívicos o políticos con expresiones

relativas a la denuncia del populismo, la falta de justicia social o de igualdad, la debilidad del estado de

derecho o de respeto a la justicia (identificables en 11 tweets que oscilan entre 105456 y 7117

interacciones); en segundo lugar se registran 9 tweets con referencias morales asociadas a conductas

de funcionarios públicos o dirigentes que oscilan entre 33794 y 6972 interacciones y se refieren a sus

salarios, la imparcialidad de sus decisiones o la inequidad en sus standards éticos; en la mayor parte de

estos últimos, el esquema interpretativo se organiza en torno a la figura de la “doble vara” que aparece,

incluso de modo explícito. La operación pone en conexión dimensiones que no necesariamente resultan

comparables pero simultáneamente ofrece un criterio concreto de comprensión que refuerza la

“evidencia” de legitimidad de la significación. En tercer lugar, se colocan las referencias nominales

directas (8 tweets, que oscilan entre 33794 y 6972 interacciones), que no necesariamente tienen un tono

violento pero que registran una isomorfía con el registro típico del escrache.

Resulta significativa la presencia de 6 tweets (cuyas interacciones oscilan entre 25.974 y 7.117) que

denuncian perjuicios sufridos por los trabajadores en beneficio de sectores considerados improductivos

(quienes reciben planes, comunidades mapuches, funcionarios, etc.) por motivo de malas decisiones

políticas o de tendencias ideológicas. Entre ellos, en 4 casos, la oposición es entre trabajadorxs y

funcionarios políticxs.

En quinto lugar se registran referencias relativas a la impericia o ineficiencia en las políticas públicas (5

tweets que oscilan entre 33.794 y 6.972).

En cuarto lugar, se registran referencias humorísticas en 4 tweets donde el contenido moral o político

queda subordinado al efecto de comicidad, entre estas se ubica el tweet que exhibe la mayor cantidad

de interacciones (105.456) y más que triplica al que se ubica segundo.

Se registran referencias territoriales (4 tweets que oscilan entre 12.429 y 6.972 interacciones), en todos

los casos investidas de tonalizaciones políticas, idiosincráticas, delictivas. En cualquier caso lo que

resulta similar es que las evocaciones territoriales son movilizadas en función de clichés y como recurso

de concretización o de “evidencia”.

Finalmente, dos de los tweets (pero uno de ellos con alta interacción 105.456) se refieren a cuidados

sanitarios en términos de conductas de actores de la sociedad civil (medios, ciudadanía, etc.). Y

referencias en 2 tweets, con interacciones entre 8.936 y 6.972 que asocian inseguridad y territorio

mediante operaciones de incrustación o comparación.

No resulta un dato despreciable el hecho de que 4 perfiles de usuarios (3 de ellos asociados a referentes

opositores de alto perfil mediático y 1 con alta performance en Twitter) concentren 10 de los 20 tweets

con mayor interacción de este dataset-2.

b.2 Significantes con mayor frecuencia

Una tercera operación de filtrado del dataset-2 permite identificar los significantes con mayor frecuencia

de aparición. Es de destacar que esta operación de filtrado no es absolutamente automática sino que

supone una articulación entre filtrados automáticos e identificación de significantes que comporten cierta

carga semántica.

Resulta significativo advertir que, a pesar de que los parámetros del dataset-2 no se encontraban

orientados al registro de discursos directamente asociados al campo semántico sanitario y de la

pandemia, “pandemia” y “covid” vuelven a encabezar la mayor frecuencia de aparición, con 30.899 y

26.475, respectivamente; seguidos en tercer lugar por “vacunas” con 24.283.

A diferencia del dataset-1, en el volumen global del dataset-2 tienen una relativa gravitación aquellos

significantes que conectan con el campo semántico de las antagonizaciones (populismo, con una

frecuencia de 8.209 apariciones; piqueteros con 6.617; lawfare, con 6.514 y desobediencia con 5.907).

Reconstruyendo las referencias pueden sumarse algunos que en sí mismos no parecen evocar

antagonizaciones; es el caso del significante UBA con un frecuencia importante de 15.639 y que en el

plazo relevado quedó mayoritariamente -aunque no exclusivamente- asociado al debate suscitado por

la participación del ex-vicepresidente Amado Boudou en un curso de esa casa de estudios y que recibió

fuertes críticas mediáticas de referentes políticos. También es el caso del significante “vara” que en

general viene asociado a impugnaciones morales y acusaciones cruzadas condensadas en el

significante “doble vara” para indicar un proceder que no respeta las normas que propone. Esta

expresión merece un estudio posterior, en la medida en que parece sintomatizar cierta relación especular

y polarizada de las antagonizaciones políticas, en las que lxs contrincantes quedan obligados a medirse

mutuamente conforme a un conjunto muy reducido de tópicos abstractos, en lugar de disputar

hegemonía mediante la imposición de agendas diversas. Otro significante que tiene estas características

es “sauces” que remite a una causa judicial en la que se encuentra involucrada la actual Vicepresidenta

de la Nación y en el marco de la cual se dictó su sobreseimiento, durante los días del relevamiento.

Atendiendo a los parámetros de búsqueda, es de destacar no obstante que, en el volumen general de

interacciones, no se registran entre los significantes con mayor frecuencia aquellas categorías altamente

despectivas, violentas o estigmatizadoras que constituyen indicadores de discursos de odio político,

social e ideológico o de expresiones segregacionistas.

Finalmente, la ubicación de la sigla pba en sexto lugar con 8397 da cuenta de una operación de

territorialización de cierto campo semántico asociado tanto a las cuestiones sanitarias como al debate

político. También resulta llamativa la incidencia relativamente alta de la categoría “confiemos” que

funciona como lugar de interpelación que merece posteriores indagaciones.

Las 20 palabras más usadas a lo largo del total del corpus son las siguientes.

Significantes Frecuencia de

apariciones

1 pandemia 30899

2 covid 26475

3 vacunas 24283

4 uba 15639

5 confiemos 12049

6 pba 8397

7 populismo 8209

8 restricciones 7906

9 cuarentena 7111

10 contagios 6896

11 piqueteros 6617

12 lawfare 6514

13 desobediencia 5907

14 coronavirus 5154

15 graduados 5149

16 mozo 5041

17 propina 5036

18 sauces 4894

19 patriota 4634

20 privilegios 4358

Tabla 6: 20 significantes principales,

ordenados por cantidad de apariciones.

Dataset-3: Indicadores del subconjunto asociado a la gestión de la educación, la salud y la ciencia

Parámetros de registro Para el establecimiento de este archivo se estableció un sub-conjunto de 85 significantes que condensan categorías nativas y funcionan como indicadores de prácticas discursivas que involucran modos del debate social en torno a la gestión del sistema educativo, de salud y científico, durante la pandemia, así como las expresiones de confianza y desconfianza en las políticas vinculadas a estos ámbitos. Se incluyeron categorías nativas que aisladas no parecen evocar el campo antedicho pero que luego de una aproximación exploratoria fueron detectadas como indicadores fácticos de este campo semántico.6 A partir de estas categorías se operó el filtrado del volumen de producción-circulación de tweets en el espacio nacional, durante el período relevado, con el objeto de consolidar un primer archivo de gran extensión, para obtener unas primeras coordenadas masivas.

Descripción del dataset

2.a Volumen de tweets

Esa primera operación de filtrado global arrojó un volumen de 93.458 tweets (incluyendo retweets) con

participación de 29.052 perfiles de usuarios. Esto supone un promedio de 3.2 tweets por perfil/usuario

dentro de este dataset-3.

En relación con los resultados arrojados por el dataset-1, puede advertirse una extensión menor en

función de la cantidad de perfiles involucrados en la actividad relativa a este campo semántico y una

mayor concentración de la producción.

Además, como puede observarse en la tabla 4, el volumen diario referido a esta primera constelación

de significantes, presenta una frecuencia alta y relativamente estable en el tiempo, oscilando entre un

máximo de 19.456 y un mínimo de 11.958, con una fuerte excepción del día 05/04 que se explica por el

horario de recolección y no por un acontecimiento específico del campo.

Fecha Número de tweets

6 Parametros de recolección DATASET-3: educación virtual, educación presencial, clases presenciales, clases virtuales, presencialidad, regreso a las clases, escuelas, bimodalidad, modelo híbrido, agrupamientos estudiantiles, amparos judiciales, burbujas escolares, protocolo en escuelas, maestras, docentes, paritarias docentes, protesta docente, docentes exceptuados, docentes contagiados, docentes contagiadas, muerte docente, docente muerta, burbujas, seguridad, inseguridad, población de riesgo, medidas sanitarias, contención, terapia intensiva, terapistas, respiradores, enfermeros, enfermeras, enfermerxs, enfermeres, médicos, médicas, médicxs, personal de salud, primera línea de fuego, personal sanitario, trabajad,es de la salud, hospital, sanatorio, clínica, camas, residentes, concurrentes, investigadores, investigador, INTA, CONICET, AFIP, mauro viale, agencia científica, universidades, la ciencia, creo ciencia, creo vacuna, Putin, Bolsonaro, Dióxido de cloro, ivermectina, hidroxicloroquina, sexting, streaming, teletrabajo, homeoffice, runners, rutina en casa, entreno en casa, pantuflas, piyama/pijama.

05/04/2021 930

06/04/2021 12951

07/04/2021 17054

08/04/2021 11958

09/04/2021 12780

10/04/2021 19456

11/04/2021 18329

Tabla 7: cantidad de tweets por día.

2. b Tweets con mayor circulación e impacto

En el subconjunto identificado como dataset-3, se realizó un filtrado para identificar los 20 tweets con

mayor volumen de interacción. Es de destacar que desde una perspectiva materialista, como la aquí

propuesta, las interacciones indican incidencia pero no son susceptibles de valoración interpretativa o

aprobación de su contenido por parte de quien efectúa un retweet. Sin embargo, sí permiten dimensionar

la incidencia en un espacio conversacional.

Tomando como criterio general la selección de los tweets con mayor incidencia, se advierte una

oscilación importante: el tweet con mayor cantidad de interacciones (71.929) quintuplica al que le sigue

en orden (13.248). El resto se distribuyen en franjas que van desde 10.089 a 3.242 interacciones totales.

Usuario Tweet Link al tweet Interaccione

s

1 __pilarrrr Hace un rato salí a caminar por Pellegrini para

desconectar y no llevé el celu. Un amigo que

rindió conmigo el lunes me cruzó y me dijo

"pili, aprobamos, somos médicos". Volví

lagrimeando todo el camino de vuelta y con

una sonrisa enorme. Hablame de felicidad

SOY MÉDICA

https://twitter.com/__pilarrrr/statu

s/1379941719878303746

71929

2 PatoBullrich El unico anuncio que hizo el Jefe de Gabinete

fue el teletrabajo para los estatales: gente que

cobra a fin de mes. Que alguien me diga: ¿el

trabajador estatal le dará la mitad de su sueldo

para que vivan las familias que se quedaron

sin trabajar? #SóloUnaVueltaMás

https://twitter.com/PatoBullrich/st

atus/1379601842229948419

13248

3 luanavolnov

ich

Me acaba de llamar mi secretario médico para

informarme que no hay camas de terapia

COVID para afiliados de PAMI en CABA y

estamos cerca del 100% de ocupación de

camas de terapia en AMBA.

Estamos en un momento crítico. El aumento

de contagios impacta en todo el sistema de

salud.

https://twitter.com/luanavolnovic

h/status/1381034257041268737

13098

4 osvaldobaz

an

Datos nacionales.

Desde que arrancaron las clases presenciales

Contagio en alumnos: 0,12 %

Contagio en docentes: 0,79%

Estuvieron los colegios cerrados por nada.

https://twitter.com/osvaldobazan/

status/1379762012448821253

12151

5 xmilianx_ señorita de la plata: hola, me vengo a vacunar,

está abierto?

el seguridad de la entrada:

https://t.co/SOvDTIVTPr

https://twitter.com/xmilianx_/stat

us/1379815776685854722

10089

6 alferdez Los investigadores y las investigadoras de

nuestro país han tenido un desempeño de

primer nivel mundial en la lucha contra el

coronavirus.

En su día, quiero decirles que estaré siempre

agradecido por lo que hicieron y lo que hacen

cada día por los argentinos y las argentinas.

https://t.co/JJfwGh2bOf

https://twitter.com/alferdez/status

/1380934584657920009

9967

7 inakiigutierr

ez

Alberto dijo que cada provincia puede comprar

sus vacunas. El año pasado Mendoza compró

respiradores y a que no saben quién se los

sacó? Si Alberto, de la mano del vacunador vip

Ginés. Dan pena.

https://twitter.com/inakiigutierrez/

status/1380322024611049472

7657

8 mariofitzm Es tan difícil entender que la gente paga una

fortuna para tener una prepaga y que ésta nos

paga a los médicos una miseria y que la

Diferencia se la Queda belocopit para comprar

canales de televisión y mansiones con

bodegas en salta y mendoza? TAN GILES

SOMOS?

https://twitter.com/mariofitzm/stat

us/1381303631073456128

5899

9 C5N ⭕EL MENSAJE DE VÍCTOR HUGO

(@VHMok):

"Estoy en una clínica pasándolo

aceptablemente ahora, pero a la salida de una

neumonía que ha sido grave y que me tiene

hace más de 20 días encerrado"

"Es un enemigo invisible"

"¡Hay que dar la pelea por vivir!"

https://t.co/iZq7X6MhgP

https://twitter.com/C5N/status/13

80660123576717312

5789

10 marcelogiof

fre

Cafiero diciendo con cinismo que las

provincias pueden importar vacunas... El año

pasado Mendoza compró respiradores y

después la nación se los sacó.

https://twitter.com/marcelogioffre

/status/1379977601914126341

5661

11 Gubi_comic

s

@belenitsss que sabes porahi hay un super

medico que cura medicos de medicos

https://twitter.com/Gubi_comics/s

tatus/1381016198146588673

5028

12 alfredocorn

ejo

Vergonzosa es tu gestión @Kicillofok .

Vacunados Vips, la violación de DD.HH en

Formosa, sumale los bonaerenses inmersos

en una ola de inseguridad tremenda y vos

siempre mirando al costado

https://t.co/KJHFQmakKT

https://twitter.com/alfredocornejo

/status/1379600274575212545

4761

13 marioraulne

gri

Kicillof es un MENTIROSO. Debería estar a la

altura de las circunstancias en lugar de buscar

peleas callejeras.

Lo que faltaba: que nos acuse a JxC de

insunflar el camino a la muerte cuando es su

gobierno el responsable del vacunatorio VIP y

la inseguridad gobierna su provincia.

https://t.co/PVQjpn25Ki

https://twitter.com/marioraulnegri

/status/1379599769283219464

4263

14 ivanaszerm

an

Que es lo que mierda quieren abrir los de

abran todo si ya esta todo abierto y

precisamente por eso tuvimo 21mil contagios

hoy. Si quieren abrir todo abran las ventanas

de una vez. O las patentes de las vacunas. O

su cerebro a la ciencia

https://twitter.com/ivanaszerman/

status/1379601766711447553

4102

15 Diegoalfok1 Soy el único que piensa que si CABA consigue

vacunas el kirchnerismo se las va robar en la

Aduana como hizo con los respiradores?

https://twitter.com/Diegoalfok1/st

atus/1380971763291582469

4066

16 florenciariet

to

Mientras te hacen terrorismo con las camas de

terapia intensiva, nos enteramos que

rechazaron vacunas que podrían salvar vidas

y evitar el colapso del sistema. Esto es

delictual. https://t.co/5oXx1Q0kK9

https://twitter.com/florenciarietto/

status/1381255796948922368

3736

17 norabar

Amigos/as: a cuidarse. Aunque las

estadísticas no lo reflejen, por lo menos en el

AMBA, los médicos advierten que

prácticamente no hay camas libres.

#Ventilarfunciona

#Barbijobienpuesto

#lavadofrecuentedemanos

#noreunionessenlugarescerrados

https://twitter.com/norabar/status

/1380631172435349517

3700

18 ploscri SIMULACION

Como se comporta el #coronavirus dentro de

un colectivo.

Junto con 2 investigadores del CONICET,

Damián Ramajo y Santiago Corzo le dimos

forma a estas simulaciones que reproducen

diferentes escenarios dentro de un colectivo

Escenario 1

ESTORNUDAR SIN BARBIJO

https://t.co/3RoyFAVAH6

https://twitter.com/ploscri/status/

1381229516752883712

3544

19 rctagliaferro En Morón meten 6 patrulleros en una cuadra

para cerrar los bares. Imagínate cómo anda la

Seguridad en los barrios.

https://t.co/J4UH9fhGXI

https://twitter.com/rctagliaferro/st

atus/1380902295831990277

3523

20 luisnaidenof

f

Un nuevo amanecer formoseño. Otro más y

van... En vez de invertir en respiradores, el

oficialismo sigue gastando recursos en la

campaña del odio. Es un camino inaceptable y

peligroso. Si desde la estructura oficial se

alientan esas prácticas, pueden traer las

peores consecuencias

https://t.co/qUpT7m5C6m

https://twitter.com/luisnaidenoff/s

tatus/1379422957014028293

3242

Tabla 8: Primeros 20 tweets destacados,

ordenados por cantidad de interacciones recibidas.

Descripción cuantitativa de contenido de los tweets con mayor impacto

Tomando como criterio general la selección de los tweets con mayor incidencia, se advierte una

diferencia importante en la incidencia del tweet que se ubica en primer lugar, con 71.929 interacciones

y que se distancia en más de 50.000 interacciones con respecto al resto que oscila entre 13.248 y 3.242.

Resulta significativa esa diferencia, especialmente porque evoca una narrativa dislocada con respecto

al modo discursivo predominante en el período pandémico y más bien recoge cierta genealogía bastante

clásica sobre la figura del graduado en medicina en nuestra cultura popular.

Se registra una importante incidencia de expresiones reactivas y de rechazo a medidas de gestión o

pronunciamientos asociados a la gestión en salud y educación 11 con interacciones que oscilan entre

13.248 y los 3.242). Un porcentaje importante de estas expresiones (6) se encuentran asociadas a

perfiles de usuarios oficiales de representantes políticos o referentes del sistema de partidos.

En tercer lugar y con una participación importante dentro del conjunto, se registran una serie de

expresiones de denuncia de corrupción o de concesión de privilegios injustificados (5 con una oscilación

de interacciones entre 7.657 y 3.242). Es de destacar, en este sub-conjunto la incrustación reiterada de

figuras que evocan acontecimientos mediáticos pasados y que operan como condensadores nodales de

evidencia y legitimación (vacunatorio vip y respiradores de Mendoza). Otro procedimiento de incrustación

similar se registra con relación al discurso sobre la “inseguridad” en las interpelaciones públicas al

gobernador de la Pcia. de Bs.As (2 referencias que oscilan alrededor de lxs 4000 interacciones).

En cuarto lugar se advierte una participación significativa de expresiones que remiten a trabajadorxs de

la salud, la educación, la ciencia y la administración pública, sea como enunciadores o como objeto de

discurso. Tanto la función enunciativa como las cargas valorativas de estas referencias son muy variadas

y van desde expresiones que lindan con la estigmatización (como es el caso de las referencias a los

sueldos de lxs trabajadorxs estatales, con 13.248) hasta el saludo y el homenaje (como es el caso del

saludo presidencial a trabajadorxs de la ciencia, con 9.967 interacciones).

b.2 Significantes con mayor frecuencia

Una tercera operación de filtrado del dataset-3 permite identificar los significantes con mayor frecuencia

de aparición. Es de destacar que esta operación de filtrado no es absolutamente automática sino que

supone una articulación entre filtrados automáticos e identificación de significantes que comporten cierta

carga semántica.

De los primeros 20 significantes con mayor incidencia dentro del dataset-3, que oscilan entre 14.796 y

1.975 apariciones totales, resalta significativamente “camas” duplicando en frecuencia de apariciones al

significante “covid” que se coloca en segundo lugar.

Otro dato significativo resulta la frecuencia de referencias territoriales, “CABA” y “Amba” que registran

una frecuencia de 6.078 y 5.698, respectivamente y sumados reciben 11.776

Por otra parte, se advierten referencias al debate respecto de la modalidad de cursada educativa que se

dieron en el debate público con mayor frecuencia la semana siguiente al presente registro. En este

sentido se advierten dos categorías “presenciales” (con 5588 apariciones) y “presencialidad” (con 3896)

que reunificadas dan un volumen relativamente significativo de 9484 apariciones, colocándose en

segundo lugar de importancia.

En comparación con los datos obtenidos en base a la entrada analítica por tweets con mayor

incidencia, se destaca en esta entrada de relevamiento frecuencial de significantes, una ausencia de

referencias nodales (vacunatorio vip, etc.) registradas en la anterior. Nuevamente, se aprecia un

desajuste entre el efecto de la agenda deducible de los tweets con mayor incidencia y los términos del

debate global que funciona como fondo comunicacional del anterior.

Palabras Apariciones

1 camas 14796

2 covid 8951

3 vacunas 7389

4 caba 6078

5 amba 5698

6 presenciales 5588

7 pami 5499

8 contagios 5018

9 presencialidad 3896

10 afiliados 3770

11 respiradores 3770

12 coronavirus 3320

13 pandemia 2954

14 teletrabajo 2623

15 gabinete 2274

16 sólounavueltamás 2138

17 pacientes 1975

18 delincuente 1640

19 afip 1524

20 ram 1437

Tabla 9: 20 significantes principales,

ordenados por cantidad de apariciones.

Proyecto “Identidades, experiencias y discursos sociales en conflicto en torno a la

pandemia y la pospandemia: un estudio multidimensional sobre las incertidumbres,

odios, solidaridades, cuidados y expectativas desiguales en todas las regiones de

Argentina”

Equipo de Análisis de Medios y Redes

Diseño de Instrumento: Pablo Carrasco, Silvia Hernández, Carolina Ré, Natalia Romé,

Martina Sosa

Asesoramiento: Valeria Car, Liliana Córdoba

Equipo de Coordinación de relevamiento: Valeria Car, Ariel Gómez Ponce, Silvia

Hernández, Adrián Negro, Ramiro Parodi, Carolina Ré, Natalia Romé, Martina Sosa

Equipo de relevamiento y composición de archivo: Natalia Eva Ader, Magalí Ahumada, Pilar Mercedes Alzina, Gisele Andrea Bilañski, Rodrigo Bruera, Andrés Carbel, Agustina Cuadros, Andrea D´Atri, Lihuén Daurade Magneres, Natalia Di Marco, Juliana Esquivel, Alfredo Oscar Fernández, Luisina Gareis, Alfredo Isasmendiz , Marien Nahir Juairi, Sofía Xiomara Moure Jorge, Guillermina Oviedo, Paula Pucheta, Ana Laura Núñez Rueda, Sofia Rodríguez, Juan Ignacio Spólita, Matias Thierer, Claudio Veliz, Graciana Zarauz Mail de contacto: mediosyredespisac@gmail.com